[論文レビュー] Memory-Efficient Quantum Circuit Simulation by Using Lossy Data Compression

Xin-Chuan Wu, Sheng Di+4 more|arXiv (Cornell University)|Nov 14, 2018

Quantum Computing Algorithms and Architecture参考文献 14被引用数 7

ひとこと要約

本稿では、大規模な量子回路のシミュレーションにおける指数的メモリ増大を軽減するために、誤差境界と正規化を伴う状態ベクトルスライスに損失ありデータ圧縮を適用する、メモリ効率の良い量子回路シミュレーションフレームワークを提案する。SZ損失あり圧縮器を用いることで、グローバーの探索アルゴリズムにおいて最大445,144×の圧縮が達成され、0.8ペタバイトのメモリで63量子ビットのシステムをシミュレート可能となり、従来の49量子ビットの制限を大幅に超える。

ABSTRACT

In order to evaluate, validate, and refine the design of new quantum algorithms or quantum computers, researchers and developers need methods to assess their correctness and fidelity. This requires the capabilities of quantum circuit simulations. However, the number of quantum state amplitudes increases exponentially with the number of qubits, leading to the exponential growth of the memory requirement for the simulations. In this work, we present our memory-efficient quantum circuit simulation by using lossy data compression. Our empirical data shows that we reduce the memory requirement to 16.5% and 2.24E-06 of the original requirement for QFT and Grover's search, respectively. This finding further suggests that we can simulate deep quantum circuits up to 63 qubits with 0.8 petabytes memory.

研究の動機と目的

• 全振幅ベクトル量子回路シミュレーションにおける指数的メモリ増大を克服し、シミュレーションが約49量子ビットに制限される問題を解決すること。
• 計算時間とメモリ空間のトレードオフにより、より深く、より大きな量子回路のシミュレーションを可能にすること。
• 制御された誤差境界を用いた損失あり圧縮の妥当性を評価し、シミュレーションの整合性を維持すること。
• 従来のHPCシステムのメモリ容量制限を超えて、量子回路シミュレーションのスケーラビリティを拡張すること。
• QFTやグローバーの探索といった代表的な量子アルゴリズムを対象に、整合性、圧縮比、パフォーマンスオーバーヘッドを評価すること。

提案手法

• 量子状態ベクトルをスライスに分割し、ユーザーが定義した誤差境界（1%／振幅）を用いてSZ損失あり圧縮器で各スライスを圧縮する。
• シミュレーション中、各スライスは解凍され、ユニタリティを維持するために正規化され、その後量子ゲート演算が適用された後、再圧縮される。
• 損失あり圧縮による誤差伝搬を軽減するために、解凍後に正規化が適用される。
• MPIを用いて並列処理を実行する分散HPC量子シミュレータIntel-QSとフレームワークを統合する。
• 圧縮比と整合性を動的にモニタリングすることで、メモリ制約下でも許容可能なシミュレーション精度を確保する。
• 整合性と圧縮比のトレードオフを許容し、同じ振幅値をとるアルゴリズムではより高い圧縮が可能になる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 制御された誤差境界のもとで、損失ありデータ圧縮を用いることで、全振幅ベクトル量子回路シミュレーションにおけるメモリ要件を著しく削減できるか。
• RQ2 QFT やグローバーの探索といった標準的な量子アルゴリズムにおいて、制御された誤差境界のもとで達成可能な圧縮比とパフォーマンスオーバーヘッドは何か。
• RQ3 回路の深さと量子ビット数の増加に伴い、圧縮比はどのように変化するか。また、固定メモリ予算のもとで、追加でシミュレート可能な量子ビット数の上限は何か。
• RQ4 損失あり圧縮によって生じる誤差は、実際の量子系における物理的ノイズと関連づけられるか。
• RQ5 この手法により、現在のHPCシステムにおける49量子ビットの限界を超えて、どの程度シミュレーション能力が拡張可能か。

主な発見

• 30量子ビットの量子フーリエ変換（QFT）では、最小圧縮比6×、98%の整合性を達成し、同じメモリ容量で2量子ビット分の追加シミュレーションが可能になった。
• 30量子ビットのグローバーの探索アルゴリズムでは、驚異的な圧縮比445,144×、99.75%の整合性を達成し、0.8ペタバイトのメモリで最大63量子ビットのシステムをシミュレート可能となった。
• パフォーマンスオーバーヘッドはQFT30で19倍、グローバーの探索でも19倍であり、顕著なメモリ節約を考慮すれば計算コストは管理可能であることが示された。
• 振幅値が強く相関しているか、均一な値をとるアルゴリズム（例：グローバーの探索）では、損失あり圧縮に適したデータ特性があるため、圧縮比が著しく向上する。
• 0.8ペタバイトのメモリを用いることで、63量子ビットのシステムをシミュレート可能であることが示された。これは従来の49量子ビットの制限を14量子ビット分超えるものである。
• より大きなシミュレーションでは、圧縮／解凍の固定コストがより大きなデータセットにわたって均等化されるため、相対的なパフォーマンスオーバーヘッドが低下する傾向にある。